Data Science / Анализ данных: магистратура в вузах Москвы

Обучение построено так, чтобы выпускники могли работать в международных компаниях, решая задачи любого масштаба — от прогнозирования рыночных трендов до автоматизации сложных процессов. Студенты осваивают современные методы анализа, учатся выявлять скрытые закономерности и строить эффективные модели машинного обучения.

Важная часть программы — практика: учащиеся решают реальные кейсы от IT-компаний, учатся автоматизировать обработку данных и создавать интеллектуальные системы. Это позволяет не только углубить технические навыки, но и научиться принимать решения на основе данных, что особенно ценится в быстро меняющемся цифровом мире.

Дисциплины программы:

• Практикум программирования на Python
• Математика для Data Science
• Базы данных и SQL
• Системы хранения и обработки данных
• ETL: автоматизация подготовки данных
• Алгоритмы и структуры данных
• Машинное обучение
• Принятие решений на основе данных
• Глубокое машинное обучение
• Прикладная статистика
• Инструментальные средства визуализации данных
• Инструменты Big Data
• Инструменты для решения бизнес-задач
• Сценарии сборки моделей машинного обучения
• Компьютерное зрение
• Глубокое обучение в компьютерном зрении
• Большие языковые модели
• Natural Language Processing
• Фреймворк Flask
• Python для анализа данных
• Алгоритмизация и программирование
• Управление человеческими ресурсами в проектной деятельности.